Claude Code × カスタム MCP で AI 駆動開発を加速

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1. Claude Code × カスタム MCP ×Bedrock Knowleadge Baseで AI 駆動開発を加速 〜規約の準拠を実現するコード生成AIエージェント〜 JAWS-UG 初心者支部 #82 古家 駿
2. 自己紹介  名前 古家 駿  所属 Sler勤務(社会人4年目) 流通業向けAndroid アプリ開発 アプリ共通基盤・アプリ開発標準化 Github CopilotやClaude codeを業務で活用
3. 課題 アプリエンジニアが直面する規約の壁 現場で起きていること ▸ 設計・コーディング規約は 100ページ超・複数ファイルに分散 ▸ 新規メンバーが規約を把握するまでに 数週間 ▸ コードレビューの 40%以上 が規約違反の指摘 大規模開発での統一の重要性 ▸ チーム数十名超：規約知識の個人差が品質ばらつきに直結 ▸ 規約を守らないと、セキュリティ事故・重大バグ・保守ができない 従来の対策と限界 手法 限界 AIへ全文貼り付け トークン制限・コスト増大 Linter / Formatter 設計パターンは検出不可 人手レビュー 負荷大・属人化 規約違反コード（実際にレビューで指摘される例） def getUser(db, id): # camelCase 命名違反 sql = "SELECT * FROM users "\ "WHERE id=" + str(id) # SQLインジェクション脆弱性 result = db.query(sql) # 同期・型アノテーションなし if result: return result # 型不明・Early Return 未適用 return None 規約準拠コード（Claude Code が自動生成） async def find_by_id( # snake_case + 動詞始まり self, user_id: str, # 型アノテーション必須 ) -> User | None: if not user_id: # Early Return パターン raise ValueError("user_id required") result = await self._db.execute( # 非同期 / _private属性 select(UserModel) .where(UserModel.id == user_id) # パラメータ化クエリ ) model = result.scalar_one_or_none() return model.to_domain() if model else None 「AI に規約を理解させ、規約準拠コードを自動生成したい」 Claude Code × カスタム MCP × Bedrock Knowledge Base を使って、規約に準拠したコードを生成するAIエージェントを構築する
4. なぜ Bedrock Knowledge Base なのか 直接AI読み込み（規約全文をコンテキストに添付） architecture.md ~20,000 tokens naming.md ~15,000 tokens coding-rules.md ~35,000 tokens 合計トークン数 ~70,000 tokens トークンが増えると起きること ・コスト増大 ・応答遅延 ・精度低下 ・CTX 枯渇 Bedrock KB 経由（セマンティック検索方式） 検索クエリ: "Repository パターン実装規約" Titan Embeddings G1 でベクトル検索 関連セクション のみ取得 ~3,000 tokens ・コスト小 ・高速応答 ・ 高精度 比較項目 直接貼り込み Bedrock KB トークン消費 ~70,000 tok/回 ~3,000 tok/回 月額コスト目安 ~$630/月 ~$27/月 規約更新時 手動差替え Sync 完了待ちのみ
5. 概要図
6. 1 2 構築手順① S3に規約系ドキュメントを配置 S3 バケット作成 バケット名: coding-guideline-kb（東京リージョン） 規約ドキュメントをアップロード • architecture.md（4.0 KB） • naming.md（4.0 KB） • coding-rules.md（5.4 KB） 規約は Markdown 形式で用意、Bedrock KB がチャンキング→ベクトル化を自動で行う
7. 1 2 構築手順② Bedrock Knowledge Base 作成 KB名・データソース設定 KB名: coding-guidelines-kb データソース: s3://coding-guideline-kb 埋め込みモデル・ベクトルストア モデル: Titan Embeddings G1 v1.2 ストア: OpenSearch Serverless（クイック作成）
8. 1 2 構築手順③ KB 作成完了・データソース Sync KB ID を MCP サーバーの環境変数 BEDROCK_KB_ID に設定する 規約ファイルを更新した場合は再度「Sync」をクリックするだけで最新版が反映 KB 作成完了 データソース Sync 完了 「Sync」ボタンをクリック → 数分で完了
9. 1 2 構築手順 ④ MCP サーバー登録 → デモ実行 Claude Code でデモ実行 @bedrock-nb Repository patternについて教えてください MCP サーバーを Claude Code に登録 ❶ @bedrock-nb で指示 ❷ search_coding_guideline 自動実行 ❸ Bedrock KB から 規約セクション取得 ❹ 規約準拠の回答を 生成・返却 # claude mcp add で ~/.claude.json に登録
10. まとめ 本日のデモで示したこと • Claude Code — AI コーディングエージェント • MCP（カスタムサーバー） — AI と外部ツールをつなぐオープン標準プロトコル • Bedrock Knowledge Base — 規約ドキュメントのセマンティック検索（RAG） 3つのテイクアウェイ 1. Bedrock KB + MCP + Claude Code で、規約準拠コード生成を自動化できる 2. MCP サーバーは 100行 で実装可能。導入ハードルは低い 3. スケーラブル：規約が増えても KB が自動対応。マルチPJ展開も容易 「規約を覚える」から「規約を AI に教える」へ
11. ご清聴ありがとうございました！